Моделирование причинно-следственного механизма динамики инфляции

Бесплатный доступ

В статье рассмотрены проблемы моделирования инфляционных процессов, приведены основные методы статистического анализа инфляционных процессов. Эконометрическое моделирование признано наиболее эффективным методом изучения инфляционных процессов, в том числе модели временных рядов-как инструмент прогнозирования динамики инфляции. Использование моделей авторегрессии позволяет эффективно описывать инфляционные процессы, а использование механизма коррекции ошибок, в свою очередь, обеспечивает точность расчетов. Моделирование причинно-следственного механизма динамики инфляции представляется интересным с позиции изучения общих вопросов инфляционных процессов. В статье рассмотрена взаимосвязь между основными макроэкономическими агрегаторами на основе предлагаемых математических моделей. Показано, что топливные цены (динамика цен на уголь, на электроэнергию и нефть, взвешенная в общей сумме по доле отраслевой значимости) зависят от уровня потребительских цен (на 1%). Наличие такой обратной связи противоречит утверждению теории инфляции издержек, что потребительские цены растут вследствие повышения цен на ресурсы. Корректирующий механизм действует таким образом, что появляется возможность объяснения динамики заработной платы. Изменение уровня цен влечет за собой изменение заработной платы. Подобный вывод согласуется с теорией инфляции спроса. Изучение теоретических аспектов инфляции издержек приводит к выводу о влиянии курсов иностранных валют на потребительские цены. Получено, что имеет место взаимное влияние на 1%-м уровне потребительских цен и валютного курса.

Еще

Инфляция, регрессионный анализ, временные ряды, механизм коррекции ошибок, товарная масса, тенденции динамики инфляции

Короткий адрес: https://sciup.org/142239726

IDR: 142239726   |   DOI: 10.17513/vaael.3091

Список литературы Моделирование причинно-следственного механизма динамики инфляции

  • Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998.
  • Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1976.
  • Кендалл М. Временные ряды. М.: Финансы и статистика, 1981.
  • Ковалева Л.Н. Многофакторное прогнозирование на основе рядов динамики. М.: Статистика, 1980.
  • Greene W.H. Econometric Analysis. 4th ed. New Jersey. Prentice Hall, 2000.
  • Hamilton J. Time Series Analysis. Princeton Univ. Pr., 1994.
  • Сухова А.А. Математическое моделирование инфляционных процессов в условиях трансформирующейся экономики (на примере России), диссертационная работа по специальности 080013 «Математические и инструментальные методы экономики», защита 20 декабря 2004 года, утверждена 25 ноября 2005 г., Ростов-на-Дону, 2004г., 141 с.
  • Кейнс Дж.М. Общая теория занятости, процента и денег. Избранное. М.: Эксмо, 2008. 798 с.
  • Козырев В.М. Инфляция как форма макроэкономической нестабильности в экономике современной России // Вестник РМАТ. 2018. № 1. С. 43-50.
  • Красавина Л.Н. Актуальные проблемы инфляции и ее регулирования в России: системный подход // Деньги и кредит. 2011. № 3. С. 19-28.
  • Куликова Л.А. Социально-экономические последствия инфляции // Символ Науки. 2015. № 4. С. 15-17.
  • Киселева П.С., Ильяшенко В.В. Факторы и динамика инфляционных процессов в промышленном регионе // Известия Уральского государственного экономического университета. 2015. № 3 (59). С. 24−29.
  • Подкорытова О.А., Соколов М.В. Анализ временных рядов: учебное пособие для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Юрайт, 2023. 267 с.
  • Kuzmin A. Exchange Rate of the Ruble Modeling // Advances in Systems Science and Applications. 2019. № 19(4). P. 87-93.
Еще
Статья научная